机译:贫困预测中夜间和白天卫星图像结合深度学习方法的调查
Harbin Inst Technol Dept Comp Sci Shenzhen 518055 Peoples R China;
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Shenzhen PolyTech Dept Comp Sci Shenzhen 518055 Peoples R China;
Harbin Inst Technol Dept Comp Sci Weihai 150001 Peoples R China;
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Feature extraction; Satellites; Deep learning; Indexes; Economics; Predictive models; Kernel; Nighttime satellite data; poverty prediction; remote sensing image;
机译:结合卫星图像和机器学习来预测贫困
机译:利用卫星图像检测土耳其的采石活动及其与日夜比分析的关系
机译:一种新的风速预测组合模型 - 线性模型,浅神经网络和深度学习方法的组合
机译:使用浅层和深度学习方法进行卫星图像分类
机译:使用虚拟世界的合成卫星图像来培训对象识别的深度学习模型
机译:深度学习预测卫星图像癌症普遍存在
机译:使用高分辨率卫星图像和机器学习方法确定城市贫困:对住房不平等的影响
机译:1966年飓风Inez的发展,卫星夜间辐射和日间电视覆盖范围所示